Why Do People Delay Accessing Health Care for Knee Osteoarthritis? Exploring Beliefs of Health Professionals and Lay People
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In knee osteoarthritis (OA), opportunity for non-surgical intervention is reduced by time lost between symptom onset and diagnosis. The study's purpose was to understand, from the perspective of various stakeholders, the reasons for delay and useful strategies to enhance early awareness of knee OA. METHOD: In this qualitative study, focus groups of health professionals (n=6) and community-dwelling individuals (n=7) discussed questions relating to knowledge, attitudes, and beliefs about OA; experiences with people with OA; health care seeking behaviour; and access to services, and suggested strategies to enhance public awareness. Qualitative analyses identified dominant themes. RESULTS: Reasons for delay from the laypersons' perspective included lack of knowledge about risk factors and prevention and a belief that knee pain is expected with age. Reasons related to the health care system included long wait times and frustration getting appointments. Health professionals were unclear on which discipline should discuss prevention and risk factors. Suggested strategies included advocating a healthy lifestyle, developing prevention programs, and using celebrities to inform the public. CONCLUSIONS: Participants identified multiple reasons for delays and strategies to counter them. Knowledge about gaps in the OA care process can facilitate physiotherapists' participation in developing strategies for early intervention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».